Wie datenbasierte Simulation hilft, Kosten zu senken und Servicequalität zu sichern
Die sogenannte Last Mile ist der entscheidende Abschnitt in der Lieferkette – insbesondere in der Lebensmittellogistik. Zwischen Küche, Lager oder Verteilzentrum und der Haustür der Kundinnen und Kunden liegt jener Teil der Supply Chain, der über Geschwindigkeit, Frische und Kundenzufriedenheit entscheidet. Gleichzeitig ist diese Phase oft der teuerste und am schwersten planbare Teil der gesamten Logistik.
Steigende Bestellvolumina, hohe Kundenerwartungen an Lieferzeiten und eine empfindliche Kühlkette stellen Unternehmen vor die Herausforderung, Effizienz, Nachhaltigkeit und Zuverlässigkeit in Einklang zu bringen. Genau hier bietet die Simulation von Liefernetzwerken mit Tools wie AnyLogistix einen entscheidenden Vorteil.
Komplexität der letzten Meile: Zeitdruck und Temperaturempfindlichkeit
In kaum einem anderen Bereich treffen so viele Einflussfaktoren aufeinander wie in der letzten Meile der Lebensmittellogistik.
- Lieferzeiten sind oft auf wenige Stunden begrenzt.
- Fahrzeuge müssen temperaturgeführte Waren transportieren.
- Kunden erwarten Flexibilität bei Zeitfenstern und Lieferoptionen.
- Städte erschweren mit Verkehrsdichte, Umweltzonen oder Parkrestriktionen die Routenplanung.
Jede kleine Verzögerung kann hier hohe Kosten verursachen – sei es durch Energieverlust, erhöhte Retourenquoten oder den Verlust an Kundenzufriedenheit.
Simulation als Entscheidungswerkzeug
Klassische Planungsansätze stoßen in solchen dynamischen Umgebungen schnell an Grenzen. Simulation bietet die Möglichkeit, komplexe Liefernetzwerke realitätsnah abzubilden und auf Basis echter Daten zu optimieren.
Mit AnyLogistix lassen sich z. B. verschiedene Szenarien vergleichen:
- Welche Auswirkungen haben zentrale gegenüber dezentralen Lagerstrukturen?
- Wie verändern sich Kosten und Servicelevel, wenn Mikro-Hubs oder urbane Depots eingerichtet werden?
- Lohnt sich der Einsatz von Elektrofahrzeugen oder alternativen Zustellmodellen?
- Wie wirkt sich eine steigende Nachfrage auf die Auslastung und Pünktlichkeit aus?
Durch die Kombination von Szenarioanalyse und dynamischer Simulation werden Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge sichtbar, die in statischen Modellen verborgen bleiben. Unternehmen können so datenbasiert entscheiden, welche Maßnahmen in ihrem konkreten Umfeld die größte Wirkung entfalten.
Praxisbeispiel: Simulation einer Food-Delivery-Supply-Chain
Ein Beispiel aus dem AnyLogistix-Blog zeigt die Potenziale deutlich:
Ein Lebensmittellieferdienst untersuchte mithilfe von Simulation, wie sich unterschiedliche Netzwerkstrukturen auf Effizienz und Kundenzufriedenheit auswirken.
Das Unternehmen modellierte drei Varianten:
- Zentralisiertes Liefernetz mit einem Hauptlager,
- Dezentrale Struktur mit mehreren regionalen Hubs,
- Hybridmodell mit zentraler Beschaffung und urbanen Mikro-Depots.
Das Ergebnis: Durch den gezielten Einsatz von Simulation konnten Engpässe identifiziert, Routen optimiert und unproduktive Fahrten reduziert werden. In der ausgewählten Konfiguration ergaben sich:
- 20 % niedrigere Lieferkosten,
- stabilere Lieferzeiten trotz steigender Nachfrage,
- und eine bessere Auslastung der Flotte.
Solche Analysen schaffen eine fundierte Entscheidungsgrundlage – lange bevor reale Investitionen in Infrastruktur, Fahrzeuge oder Personal getätigt werden.
